Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Introducie van AI in QA-automatisering
- Rol van AI in moderne softwaretesten
- Vergelijking van traditionele vs. AI-versterkte QA-strategieën
- Overzicht van AI-gebaseerde testtools (Testim, mabl, Functionize)
Genereren van tests met AI
- Modelgebaseerde en UI-gebaseerde testgeneratie
- Gebruik van Testim of vergelijkbare platforms om flows automatisch te genereren
- Beoordelen van testintentie, stabiliteit en herbruikbaarheid
Regressieanalyse en testprioritering
- Impactgebaseerde testselectie en snoeien
- Veranderingbewuste testuitvoeringen voor grote repositories
- AI-gestuurde prioritering op basis van risico en frequentie
Integratie met CI/CD-pijplijnen
- Verbinden van geautomatiseerde tests met Jenkins, GitHub Acties, of GitLab CI
- Geautomatiseerde kwaliteitspoorten en testfeedbacklussen
- Tests activeren bij pull requests en implementatie-gebeurtenissen
Foutvoorspelling en anomaliedetectie
- Analyse van testgegevens om waarschijnlijke foutgebieden te voorspellen
- Clusteren en triëren van anomalieën met behulp van ML-technieken
- Feedback aan ontwikkelaars met behulp van AI-gegenereerde inzichten
Onderhoud en schaalbaarheid van AI-gebaseerde tests
- Omgaan met testdrift en UI-veranderingen
- Versiebeheer en testconfiguratiebeheer
- Schalen naar enterprise-level QA-omgevingen
Case studies en praktijktoepassingen
- Enterprise-implementaties van AI QA-pijplijnen
- Best practices voor teamadoptie en uitrol
- Lessen geleerd: successen, mislukkingen en afstelling
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Ervaring met softwaretesten of QA workflows
- Kennis van CI/CD-pijplijnen en DevOps praktijken
- Basisbegrip van automatiseringstools of -frameworks
Publiek
- QA-leiders en testautomatiseringsingenieurs
- DevOps professionals en SREs
- Agile testers en kwaliteitsmanagers
14 Uren